Identification of chlorinated fatty acids in fish by gas chromatography/mass spectrometry with negative ion chemical ionization of pentafluorobenzyl esters
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports the development of a technique for identifying and confirming chlorinated fatty acids previously detected in fish by gas chromatography (GC) with halogen-specific detection (XSD). Fatty acid methyl esters (FAMEs) including chlorinated FAMEs within fractions of reversed-phase high-performance liquid chromatography of transesterified fish extracts were derivatized to pentafluorobenzyl esters, which were subjected to GC/mass spectrometry (MS) with negative ion chemical ionization (NICI). Pentafluorobenzyl esters displayed reasonably good GC characteristics, a very high ionization efficiency and a low degree of fragmentation. Chloride ion chromatograms extracted at m/z 35 and 37 from full scans were utilized for locating traces of chlorinated unknowns in the GC elution profile so that their mass spectra could be readily displayed. Significant ions displayed in the mass spectrum scanned in a narrow range of retention time where a chlorinated unknown was located were evaluated using ion chromatograms extracted at the m/z of these ions. The chromatographic peaks of those ions derived from the analyte were expected to center at that specific retention time, whereas those originating from matrix compounds were not. The isotopic patterns of chlorinated ions were also examined against their theoretical relative abundances. Using this approach, three metabolism-related dichloro fatty acids previously identified by GC/XSD in filet extracts of white sucker sampled downstream from a bleached kraft pulp mill were confirmed: dichlorooctadecanoic, dichlorohexadecanoic and dichlorotetradecanoic acids. In addition, an isomer of dichlorotetradecanoic acid was found in a reference fish sample. As sample preparation is critical in this application, improved conditions for hydrolysis and pentafluorobenzyl esterification are also discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».